İLİNTİLİ GÖRÜNTÜLERİN BİRLEŞİK MARKOV RASTGELE ALAN MODELİ VE GERÇEK-ZAMANLI UYGULANABİLİR ENİYİLEME YAKLAŞIMI

Öz

Bu makalede ilintili görüntülerin Markov Rastgele Alan MRA modeline dayalı birleşik uygulaması sunulmuş ve bu uygulamanın gerçek zamanlı kullanılabilirliği için bir en-iyileme yaklaşımı önerilmiştir. 'Beamforming' yöntemi ile elde edilen uzaklık ve güvenilirlik bilgisinden faydalanarak piksel-piksel bir biriyle ilintili olan iki ayrı görüntü çıkartılmıştır. Bu model görüntülerin yeniden oluşturulması ve yenilenmesi işlemi için ortaya konmuştur. Modelin hızlı uygulanabilirliği için çözüm süresini kısaltıcı yaklaşımlarda bulunulmuştur. Ayrıca örnek şekillerin yeniden oluşturulmuş uzaklık ve yenilenmiş güvenilirlik görüntülerinden yararlanarak 3 boyutlu gösterimleri de elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• İlintili Görüntü, Markov Rastgele Alanları, En - İyileme, Yeniden Oluşturma, Güncelleme

Öz

This paper describes a Markov Random Field model for coupled range and confidence signals. Beamforming is a method used to bring a range image from backscattered echos of acoustic signals. Another information is confidence of signal which associated point by point with this range data. in the proposed algorithm, the range and confidence images are modeled as Markov Random Fields whose probability distributions are specified by a single energy function. The optimization of this model gives reconstructed range and restored confidence images and an approach to the optimization is suggested for the real-time implementation of this method.

Anahtar Kelimeler

• Related image, Markov Random Filed, Optimisation, Reconstruction.

Kaynakça

1. MURINO V., TRUCCO, A., REGAZZONI, C.S. (1998). "A Probabilistic Approach to the Coupled Reconstruction and Restoration of Undervvater Acoustic Images", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 20, No 1,9-22.
2. KIRKPATRICH, S., GELLATT, C.D., VECCHI, M.P. (1983). "Optimization by Simulated Annealing", Science, vol 220, no 4:671-680.
3. GEMAN S., GEMAN, D. (1984). "Stochastic Relaxation, Gibbs Distribution and Bayesian Restoration of Images", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 6, 721-741.